New markov chain based methods for single and cross-domain sentiment classification

Nowadays communication is switching from a centralized scenario, where communication media like newspapers, radio, TV programs produce information and people are just consumers, to a completely different decentralized scenario, where everyone is potentially an information producer through the use of social networks, blogs, forums that allow a real-time worldwide information exchange. These new instruments, as a result of their widespread diffusion, have started playing an important socio-economic role. They are the most used communication media and, as a consequence, they constitute the main source of information enterprises, political parties and other organizations can rely on. Analyzing data stored in servers all over the world is feasible by means of Text Mining techniques like Sentiment Analysis, which aims to extract opinions from huge amount of unstructured texts. This could lead to determine, for instance, the user satisfaction degree about products, services, politicians and so on. In this context, this dissertation presents new Document Sentiment Classification methods based on the mathematical theory of Markov Chains. All these approaches bank on a Markov Chain based model, which is language independent and whose killing features are simplicity and generality, which make it interesting with respect to previous sophisticated techniques. Every discussed technique has been tested in both Single-Domain and Cross-Domain Sentiment Classification areas, comparing performance with those of other two previous works. The performed analysis shows that some of the examined algorithms produce results comparable with the best methods in literature, with reference to both single-domain and cross-domain tasks, in $2$-classes (i.e. positive and negative) Document Sentiment Classification. However, there is still room for improvement, because this work also shows the way to walk in order to enhance performance, that is, a good novel feature selection process would be enough to outperform the state of the art. Furthermore, since some of the proposed approaches show promising results in $2$-classes Single-Domain Sentiment Classification, another future work will regard validating these results also in tasks with more than $2$ classes.

Processi markoviani nascosti

We introduce the notation of Markov chains and their properties, and give the definition of ergodic, irreducible and aperiodic chains with correspective examples. Then, the definition of hidden Markov models is given and their characteristics are examined. We formulate three basic problems regarding the hidden Markov models and discuss the solution of two of them - the Viterbi algorithm and the forward-backward algorithm.

Monitoring the extracellular matrix mineralization processes in biological scaffolds using bioreactors, x-ray μct technology and 3-d modeling methods (monitoraggio dei processi di mineralizzazione della matrice extracellulare in scaffolds biologici, utilizzando bioreattore, tecnologia μct a raggi x e metodi di modellizzazione 3d)

Al fine di migliorare le tecniche di coltura cellulare in vitro, sistemi a bioreattore sono sempre maggiormente utilizzati, e.g. ingegnerizzazione del tessuto osseo. Spinner Flasks, bioreattori rotanti e sistemi a perfusione di flusso sono oggi utilizzati e ogni sistema ha vantaggi e svantaggi. Questo lavoro descrive lo sviluppo di un semplice bioreattore a perfusione ed i risultati della metodologia di valutazione impiegata, basata su analisi μCT a raggi-X e tecniche di modellizzazione 3D. Un semplice bioreattore con generatore di flusso ad elica è stato progettato e costruito con l'obiettivo di migliorare la differenziazione di cellule staminali mesenchimali, provenienti da embrioni umani (HES-MP); le cellule sono state seminate su scaffold porosi di titanio che garantiscono una migliore adesione della matrice mineralizzata. Attraverso un microcontrollore e un'interfaccia grafica, il bioreattore genera tre tipi di flusso: in avanti (senso orario), indietro (senso antiorario) e una modalità a impulsi (avanti e indietro). Un semplice modello è stato realizzato per stimare la pressione generata dal flusso negli scaffolds (3•10-2 Pa). Sono stati comparati tre scaffolds in coltura statica e tre all’interno del bioreattore. Questi sono stati incubati per 21 giorni, fissati in paraformaldehyde (4% w/v) e sono stati soggetti ad acquisizione attraverso μCT a raggi-X. Le immagini ottenute sono state poi elaborate mediante un software di imaging 3D; è stato effettuato un sezionamento “virtuale” degli scaffolds, al fine di ottenere la distribuzione del gradiente dei valori di grigio di campioni estratti dalla superficie e dall’interno di essi. Tale distribuzione serve per distinguere le varie componenti presenti nelle immagini; in questo caso gli scaffolds dall’ipotetica matrice cellulare. I risultati mostrano che sia sulla superficie che internamente agli scaffolds, mantenuti nel bioreattore, è presente una maggiore densità dei gradienti dei valori di grigio ciò suggerisce un migliore deposito della matrice mineralizzata. Gli insegnamenti provenienti dalla realizzazione di questo bioreattore saranno utilizzati per progettare una nuova versione che renderà possibile l’analisi di più di 20 scaffolds contemporaneamente, permettendo un’ulteriore analisi della qualità della differenziazione usando metodologie molecolari ed istochimiche.

Experimental analysis of fiber reinforced cementitious matrix (FRCM) confined masonry columns

The increasing use of Fiber Reinforced methods for strengthening existing brick masonry walls and columns, especially for the rehabilitation of historical buildings, has generated considerable research interest in understanding the failure mechanism in such systems. This dissertation is aimed to provide a basic understanding of the behavior of solid brick masonry walls unwrapped and wrapped with Fiber Reinforced Cementitious Matrix Composites. This is a new type of composite material, commonly known as FRCM, featuring a cementitious inorganic matrix (binder) instead of the more common epoxy one. The influence of the FRCM-reinforcement on the load-carrying capacity and strain distribution during compression test will be investigated using a full-field optical technique known as Digital Image Correlation. Compression test were carried on 6 clay bricks columns and on 7 clay brick walls in three different configuration, casted using bricks scaled respect the first one with a ratio 1:2, in order to determinate the effects of FRCM reinforcement. The goal of the experimental program is to understand how the behavior of brick masonry will be improved by the FRCM-wrapping. The results indicate that there is an arching action zone represented in the form of a parabola with a varying shape according to the used configuration. The area under the parabolas is considered as ineffectively confined. The effectively confined area is assumed to occur within the region where the arching action had been fully developed.

Statistical methods for the analysis of DNA sequences: application to dinucleotide distribution in the human genome

Questa tesi si inserisce nell'ambito delle analisi statistiche e dei metodi stocastici applicati all'analisi delle sequenze di DNA. Nello specifico il nostro lavoro è incentrato sullo studio del dinucleotide CG (CpG) all'interno del genoma umano, che si trova raggruppato in zone specifiche denominate CpG islands. Queste sono legate alla metilazione del DNA, un processo che riveste un ruolo fondamentale nella regolazione genica. La prima parte dello studio è dedicata a una caratterizzazione globale del contenuto e della distribuzione dei 16 diversi dinucleotidi all'interno del genoma umano: in particolare viene studiata la distribuzione delle distanze tra occorrenze successive dello stesso dinucleotide lungo la sequenza. I risultati vengono confrontati con diversi modelli nulli: sequenze random generate con catene di Markov di ordine zero (basate sulle frequenze relative dei nucleotidi) e uno (basate sulle probabilità di transizione tra diversi nucleotidi) e la distribuzione geometrica per le distanze. Da questa analisi le proprietà caratteristiche del dinucleotide CpG emergono chiaramente, sia dal confronto con gli altri dinucleotidi che con i modelli random. A seguito di questa prima parte abbiamo scelto di concentrare le successive analisi in zone di interesse biologico, studiando l’abbondanza e la distribuzione di CpG al loro interno (CpG islands, promotori e Lamina Associated Domains). Nei primi due casi si osserva un forte arricchimento nel contenuto di CpG, e la distribuzione delle distanze è spostata verso valori inferiori, indicando che questo dinucleotide è clusterizzato. All’interno delle LADs si trovano mediamente meno CpG e questi presentano distanze maggiori. Infine abbiamo adottato una rappresentazione a random walk del DNA, costruita in base al posizionamento dei dinucleotidi: il walk ottenuto presenta caratteristiche drasticamente diverse all’interno e all’esterno di zone annotate come CpG island. Riteniamo pertanto che metodi basati su questo approccio potrebbero essere sfruttati per migliorare l’individuazione di queste aree di interesse nel genoma umano e di altri organismi.

Weighted geometric mean of large-scale matrices: numerical analysis and algorithms

Computing the weighted geometric mean of large sparse matrices is an operation that tends to become rapidly intractable, when the size of the matrices involved grows. However, if we are not interested in the computation of the matrix function itself, but just in that of its product times a vector, the problem turns simpler and there is a chance to solve it even when the matrix mean would actually be impossible to compute. Our interest is motivated by the fact that this calculation has some practical applications, related to the preconditioning of some operators arising in domain decomposition of elliptic problems. In this thesis, we explore how such a computation can be efficiently performed. First, we exploit the properties of the weighted geometric mean and find several equivalent ways to express it through real powers of a matrix. Hence, we focus our attention on matrix powers and examine how well-known techniques can be adapted to the solution of the problem at hand. In particular, we consider two broad families of approaches for the computation of f(A) v, namely quadrature formulae and Krylov subspace methods, and generalize them to the pencil case f(A\B) v. Finally, we provide an extensive experimental evaluation of the proposed algorithms and also try to assess how convergence speed and execution time are influenced by some characteristics of the input matrices. Our results suggest that a few elements have some bearing on the performance and that, although there is no best choice in general, knowing the conditioning and the sparsity of the arguments beforehand can considerably help in choosing the best strategy to tackle the problem.